自适应实时压缩感知跟踪算法
目的:解决实时压缩感知跟踪算法分类器无法适应目标外观变化及过更新的问题.方法:根据当前跟踪结果目标模型的哈希指纹与上一帧目标模型的哈希指纹之间的汉明距离(Hamming distance),在线实时调整分类器,以提高实时压缩感知目标跟踪算法的自适应能力.结果:自适应实时压缩感知跟踪算法的跟踪成功率比实时压缩感知跟踪算法提高13％,在目标大小为40pixel×43pixel时,跟踪速率为37fps,满足实时性要求.结论:本研究建立的方法在背景中存在与目标有一定相似性的物体,且目标姿态、纹理变化和光照变化较大等情况下,能快速获取跟踪目标,并且具有较强的鲁棒性和准确性.
目标跟踪 压缩感知跟踪算法 哈希指纹 汉明距离
梁剑平 朱晓姝
玉林师范学院计算机科学与工程学院,广西玉林 537000
国内会议
南宁
中文
42-48
2015-10-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）